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Eval Results (legacy)
text-generation-inference
Instructions to use skt/A.X-4.0 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use skt/A.X-4.0 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="skt/A.X-4.0") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("skt/A.X-4.0") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("skt/A.X-4.0") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use skt/A.X-4.0 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "skt/A.X-4.0" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "skt/A.X-4.0", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/skt/A.X-4.0
- SGLang
How to use skt/A.X-4.0 with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "skt/A.X-4.0" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "skt/A.X-4.0", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "skt/A.X-4.0" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "skt/A.X-4.0", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use skt/A.X-4.0 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/skt/A.X-4.0
Update tokenizer.json and chat_template.jinja
#2
by Bingsu - opened
- chat_template.jinja +72 -0
- tokenizer.json +0 -0
chat_template.jinja
ADDED
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@@ -0,0 +1,72 @@
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+
{%- if tools is iterable and tools | length > 0 %}
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+
{{- '<|im_start|><|system|>'}}
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| 3 |
+
{{- '당신은 도구 호출 기능을 갖춘 유용한 도우미입니다. 사용자의 요청을 처리하기 위해서 필요한 도구가 주어진 목록에 있는 경우 도구 호출로 응답하세요.
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| 4 |
+
필요한 도구가 목록에 없는 경우에는 도구 호출 없이 사용자가 요구한 정보를 제공하세요.
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| 5 |
+
필요한 도구가 목록에 있지만 해당 도구를 호출하는데 필요한 argument 정보가 부족한 경우 해당 정보를 사용자에게 요청하세요.
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| 6 |
+
사용자의 요청을 처리하기 위해 여러번 도구를 호출할 수 있어야 합니다.
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| 7 |
+
도구 호출 이후 도구 실행 결과를 입력으로 받으면 해당 결과를 활용하여 답변을 생성하세요.
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| 8 |
+
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| 9 |
+
다음은 접근할 수 있는 도구들의 목록 입니다:
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<tools>
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+
'}}
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+
{%- for t in tools %}
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| 13 |
+
{{- t | tojson }}
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| 14 |
+
{{- '
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| 15 |
+
' }}
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| 16 |
+
{%- endfor %}
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| 17 |
+
{{- '</tools>' }}
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| 18 |
+
{{- '
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| 19 |
+
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| 20 |
+
도구를 호출하려면 아래의 JSON으로 응답하세요.
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| 21 |
+
도구 호출 형식: <tool_call>{"name": 도구 이름, "arguments": dictionary 형태의 도구 인자값}</tool_call>' }}
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| 22 |
+
{{- '<|im_end|>' }}
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| 23 |
+
{%- endif %}
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| 24 |
+
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| 25 |
+
{%- for message in messages %}
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| 26 |
+
{%- if message.role == 'system' %}
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| 27 |
+
{{- '<|im_start|><|system|>' + message.content + '<|im_end|>'}}
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| 28 |
+
{%- elif message.role == 'user' %}
|
| 29 |
+
{{- '<|im_start|><|user|>' + message.content + '<|im_end|>'}}
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| 30 |
+
{%- elif message.role == 'assistant' %}
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| 31 |
+
{{- '<|im_start|><|assistant|>'}}
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| 32 |
+
{%- set content = '' %}
|
| 33 |
+
{%- if message.content is defined %}
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| 34 |
+
{%- set content = message.content %}
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| 35 |
+
{%- endif %}
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| 36 |
+
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| 37 |
+
{%- if add_generation_prompt and not (message.reasoning_content is defined and message.reasoning_content is not none) %}
|
| 38 |
+
{%- if '</think>' in message.content %}
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| 39 |
+
{%- set content = message.content.split('</think>'.strip())[-1].lstrip('\n') %}
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| 40 |
+
{%- endif %}
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| 41 |
+
{%- endif %}
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| 42 |
+
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| 43 |
+
{{- content}}
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| 44 |
+
{%- if message.tool_calls is defined %}
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| 45 |
+
{%- for tool_call in message.tool_calls %}
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| 46 |
+
{%- if tool_call.function is defined %}
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| 47 |
+
{%- set tool_call = tool_call.function %}
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| 48 |
+
{%- endif %}
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| 49 |
+
{{- '<tool_call>' }}
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| 50 |
+
{{- '{' }}
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| 51 |
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{{- '"name": "' }}
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| 52 |
+
{{- tool_call.name }}
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| 53 |
+
{{- '"' }}
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| 54 |
+
{%- if tool_call.arguments is defined %}
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| 55 |
+
{{- ', ' }}
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| 56 |
+
{{- '"arguments": ' }}
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| 57 |
+
{{- tool_call.arguments|tojson }}
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| 58 |
+
{%- endif %}
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| 59 |
+
{{- '}' }}
|
| 60 |
+
{{- '</tool_call>' }}
|
| 61 |
+
{%- endfor %}
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| 62 |
+
{%- endif %}
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| 63 |
+
{{- '<|im_end|>'}}
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| 64 |
+
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| 65 |
+
{%- elif message.role == 'tool' %}
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| 66 |
+
{{- '<|im_start|><|extra_id_13|><tool_output>' + message.content + '</tool_output><|im_end|>'}}
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| 67 |
+
{%- endif %}
|
| 68 |
+
{%- endfor %}
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| 69 |
+
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| 70 |
+
{%- if add_generation_prompt %}
|
| 71 |
+
{{- '<|im_start|><|assistant|>' }}
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| 72 |
+
{%- endif %}
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tokenizer.json
ADDED
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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